Verwijder datasilo’s in 5 stappen: een checklist voor financiële dienstverleners

Laat jij je helemaal meeslepen door de beloftes van kunstmatige intelligentie (AI)? Niet zo gek, aangezien het indrukwekkende dingen kan verrichten. Maar is jouw organisatie écht klaar om te profiteren van de mogelijkheden?

Ook jij hebt vast gehoord dat AI gepersonaliseerde customer experiences kan creëren door klanten persoonlijk aan te spreken over hun financiële behoeften. Maar dat is in de praktijk niet mogelijk als er geen eenduidig klantrecord is. Stel dat de klant in het ene systeem als ‘Jan Janssen’ staat en in het andere als ‘J. Janssen’. Het wordt nog complexer als Jan Janssen deel uitmaakt van een huishouden of begunstigde is van een stichting.

Het is belangrijk om zichtbaar te zijn op de belangrijke momenten van je polishouders. Je wilt proactief, empathisch en betrouwbaar overkomen tijdens cruciale levensgebeurtenissen. Maar dat is lastig als je voortdurend handmatig en op allerlei plekken informatie moet opzoeken.

Als vertrouwenspersoon wil je het belang van je klanten vooropstellen en het best mogelijke advies geven. Alleen zo ontstaat er vertrouwen in je services. Je klanten kloppen bij jou aan omdat ze willen dat je hen helpt met hun erfenisplanning. Eén van de voorwaarden om dat goed te kunnen doen, is dat je exact weet wat hun doelen en plannen zijn. 

Zoals je ziet, is data de fundering van alles.

Voordat je echt kunt profiteren van alle voordelen die AI te bieden heeft, moet je zorgen dat je je data op orde hebt. Laten we het daarom hebben over data als de basis van AI en de uitdagingen die data voor financiële dienstverleners met zich meebrengt.

In deze blog nemen we verschillende uitdagingen onder de loep. Denk aan onnauwkeurigheid, toegangsproblemen en data die in verschillende systemen zijn ondergebracht. Dit laatste staat bekend als de gevreesde datasilo’s. Deze versnippering van data staat een goede samenwerking tussen afdelingen in de weg, omdat het delen van informatie onmogelijk is. Door onze checklist te gebruiken, kun je de staat van je data beoordelen en de eerste stappen zetten in je transformatie naar een AI-onderneming.

In dit blog behandelen we het volgende:

• Data: de basis van de AI-gedreven organisatie
• De uitdaging van datasilo’s in de financiële dienstverlening
• Checklist met 5 stappen om de data maturity van financiële dienstverleners te meten
• Profiteer van een datagedreven toekomst in de financiële dienstverlening

Data: de basis van de AI-gedreven organisatie 

De weg naar een AI-gedreven onderneming begint met data. De eerste stap is een duidelijk beeld krijgen van de huidige staat van je data, inclusief die over je klanten. Is deze nauwkeurig, consistent en toegankelijk?

AI gebruikt je data om te leren. Als je het voedt met inconsistente, verouderde en onnauwkeurige data, zal de output hetzelfde zijn. Je krijgt immers terug wat je erin stopt. Betrouwbare data is dus van essentieel belang.

Andere belangrijke vervolgvragen zijn:

• Is je data veilig?
• Volg je de regelgeving en standaarden voor je sector met betrekking tot databeheer? 
• Zijn er juridische complicaties?

Daarna volgt de hamvraag: weet je waar je data is? Heeft elk team binnen je organisatie toegang tot alle noodzakelijke data of hebben ze moeite om alles te vinden wat ze nodig hebben om hun werk te kunnen doen? Aangezien 72% van de IT-managers zegt dat de applicaties van hun bedrijf niet met elkaar verbonden zijn, vermoeden we het laatste. 

AI is pas nuttig als je deze vragen met ‘ja’ kunt beantwoorden. Het vertrouwen in data zelf én de toegankelijkheid ervan is essentieel. Ook in de bank- en verzekeringswereld en in vermogens- en activabeheer zijn datasilo’s de grootste hindernis.

De uitdaging van datasilo’s in de financiële dienstverlening

Volgens de Connectivity Benchmark rapporten van MuleSoft vindt 81% van de IT-managers in de financiële dienstverlening dat datasilo’s hun digitale transformatie belemmeren. 

Niet-gekoppelde data op meerdere systemen lijkt de norm te zijn; banken alleen al hebben meer dan 500 applicaties. Als je zoveel databronnen hebt, moet je voortdurend van het ene naar het andere systeem schakelen om de data te vinden die je op dat moment nodig hebt. Dit kost onnodig veel tijd, omdat je in al die verschillende vensters moet zoeken naar het antwoord op een vraag van de klant.

Dit hoeft niet zo te zijn. Bedenk eens hoeveel beter je je klanten kunt helpen als je een volledig beeld hebt van al je klantdata, op één centrale plek, zonder al die verschillende vensters.

Dit maakt alles inzichtelijk: van eerdere financiële transacties en service-interacties tot individuele financiële doelen en plannen. Hierdoor kun je eenvoudig serviceverzoeken uitvoeren, van account onboarding tot transactiegeschillen. Daarnaast kun je goedkeuringsprocessen vereenvoudigen en polissen perfect afstemmen op de unieke situatie van elke klant.

Door transactiedata te combineren met gedragsdata (denk aan websiteverkeer, content-interactie en sentimentanalyse) ontstaat een driedimensionaal klantbeeld. Dit maakt het mogelijk om het contact met je klanten en polishouders veel meer te personaliseren.

Met één bron voor al je klantdata komt AI optimaal tot zijn recht. Het kan data gebruiken om aanbevelingen te doen en meldingen te geven. Op die manier sluit AI beter aan op de specifieke financiële behoeften van je klant. Bovendien kun je zo je werk efficiënter doen, omdat je beschikt over alle informatie die je nodig hebt om supportvragen te beantwoorden of problemen sneller op te lossen.

Checklist voor financiële dienstverleners: zo beoordeel je data maturity in 5 stappen

Data maturity is de basis van elke AI-onderneming. Het verwijderen van datasilo’s is daar slechts een onderdeel van. Is jouw data klaar voor een succesvolle inzet van AI? Werk deze checklist af om te zien hoe je ervoor staat.

❑ Je organisatie heeft duidelijk geformuleerde doelen.

Als financiële dienstverlener is het belangrijk om heldere, meetbare doelen te hebben. Deze doelen moeten specifiek, meetbaar, haalbaar, relevant en tijdgebonden zijn (SMART-richtlijnen). Denk aan doelen die niet alleen je interne processen verbeteren, maar ook aansluiten bij de behoeften van je klanten. Bijvoorbeeld het versnellen van goedkeuringsprocessen of het personaliseren van klantinteracties. Zorg ervoor dat deze doelen consistent zijn met de strategische plannen van je organisatie op het gebied van data maturity en AI-implementatie.

❑ Je technologie is eenvoudig en geautomatiseerd.

Moderne technologie maakt het mogelijk om datasilo’s te vermijden door automatisering en integratie. Heb je nog handmatige processen die vertrouwen op meerdere niet-gekoppelde databronnen? Dit is hét moment om ze te identificeren en te elimineren. Zorg ervoor dat je organisatie één centraal platform heeft dat klantdata en andere belangrijke informatie integreert. Denk hierbij aan oplossingen die claims en transacties automatisch verwerken.

❑ Je hebt een stevige governance en een due diligence-beleid geïmplementeerd.

Betrouwbare data begint bij een stevig databeheerbeleid. Dit betekent dat je organisatie strikte regels en procedures volgt om data schoon en veilig te houden. Je volg de relevante regelgeving, zoals de Algemene verordening gegevensbescherming (AVG) en de Sarbanes-Oxley Act (SOX). Regelmatige audits en controles helpen om ervoor te zorgen dat de datakwaliteit gewaarborgd blijft. Een sterke governancecultuur beschermt niet alleen de integriteit van je data, maar versterkt ook het vertrouwen van klanten en belanghebbenden.

❑ Je organisatie neemt beslissingen op basis van slimme inzichten.

Data maturity draait om het omzetten van data in waardevolle inzichten. Je organisatie gebruikt tools voor data-analytics en business intelligence om trends, patronen en mogelijkheden te identificeren. Deze inzichten kunnen zowel intern als extern worden toegepast. Intern kunnen ze helpen om de time-to-market van nieuwe financiële producten te verkorten of de efficiëntie van account onboarding te verbeteren. Extern kun je ze gebruiken om klanten beter te begrijpen en op basis daarvan toekomstige trends of klantgedrag te voorspellen. Door data-gedreven beslissingen te nemen, til je je organisatie naar een hoger niveau.

❑ Je gebruikt data-inzichten om de digitale transformatie vorm te geven.

Je bedrijf is al een eind op weg met de digitale transformatie. Medewerkers gebruiken data om producten, processen en diensten te verbeteren. Denk aan het optimaliseren van claimprocessen in de verzekeringssector, risicobeheer in de bancaire sector of gepersonaliseerde financiële planning in vermogensbeheer. Door een cultuur te creëren waarin data een centrale rol speelt, behoud je een voorsprong op de concurrentie en bouw je een toekomstbestendige organisatie.

Profiteer van een datagedreven toekomst in de financiële dienstverlening

En, hoe heeft jouw bedrijf gescoord op data maturity? Het is begrijpelijk als je niet alle vinkjes kon zetten. We helpen je graag om stappen te maken richting een hogere data maturity.

AI kan overweldigend zijn, en het valt niet mee om het op de juiste manier in je organisatie te integreren. Om succesvol te zijn met AI, is het daarom raadzaam om wat afstand te nemen en te kijken welke onderdelen van data maturity belangrijk zijn voor jou, je team en je hele bedrijf.

Tegelijkertijd zijn er acties die je nu al kunt ondernemen om de productiviteit en de omzet te verhogen. Voor sommige taken kun je op kleine schaal beginnen met AI, met de data die je al hebt. Zo kun je AI gebruiken om een gesprek tussen een vermogensadviseur en de klant te notuleren en vervolgens follow-ups te sturen met de acties die zijn besproken. Ook kun je het eerste schadebericht vereenvoudigen door het formulier deels automatisch in te vullen op basis van first- en third-party data. Op die manier kun je verzekeringsclaims beter beoordelen en de verwerking direct afhandelen. Hierdoor stijgt de productiviteit, en dalen de servicekosten.

Als je datasilo’s verwijdert en één centrale bron van informatie hebt voor al je klantdata, kun je beter profiteren van alle voordelen van AI.Ben je als financiële dienstverlener klaar om je data centraal te stellen en succesvol te zijn in het nieuwe digitale tijdperk? Download The Financial Services Playbook for Effective Data Maturity om de eerste stap te zetten van je transformatie naar een AI-onderneming.